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Räumliche Information zur
Erhöhung der Radverkehrssicherheit
Dr. Martin Loidl | martin.loidl@sbg.ac.at
Ringvorlesung Aktive Mobilität
TU Wien, 05.04.2017
2
Accounting for all costs, from fuel to insurance to
depreciation, the average car owner in the U.S.
pays $ 12,544 a year for a car that puts in a mere
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[Humes E., CityLab 2016-04-12]
Durchschnittliche monatliche Ausgaben je
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0 2 4 6 8 10 12 14 16 18
Nairobi
Delhi
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Toronto
Effektive Durchschnittsgeschwindigkeit in km/h
TRANTER 2014. Active Travel: A Cure for the Hurry Virus. Journal of Occupational
Science, 21, 65-76.
Effektive Durchschnittsgeschwindigkeit im Auto = Reisezeit +
Zeit um Kosten zu erarbeiten (ohne externe Kosten)
4
Wechsel vom Auto auf Fahrrad (oder zu Fuß
gehen) mindert den BMI
bei Männern um: -0,97 BMI Punkte
bei Frauen um: -0,87 BMI Punkte
FLINT et al. 2014. Associations between active commuting, body
fat, and body mass index: population based, cross sectional study
in the United Kingdom. British Medical Journal, 349.
Hoher Radverkehrsanteil in den Niederlanden hat
monetären Gesundheitseffekt von €18,6 Milliarden pro Jahr
FISHMAN et al. 2015. Dutch Cycling: Quantifying the Health and Related Economic
Benefits. American Journal of Public Health, 105.
5
Investitionskosten
Platzbedarf
Schadstoff- und
Lärmemission
6
7
“Cycling has to be a safe activity, and perceived as such, if
bicycle trips by all populations are to increase and the public
health benefits are to be realized.”
Thomas & DeRobertis. 2013. The safety of urban cycle tracks: A review of the literature. Accident Analysis & Prevention, vol. 52,
pp. 219-227.
“Cyclists make up 8% of all who died on the road in the EU. The
number of cyclist fatalities decreased by only 4% between 2010
and 2014, which is much lower than the total fatality decrease
(18%).”
European Commission – Fact Sheet, 31st March 2016
8
GI
Mobility
Lab
GIS
für
intelligente
Mobilitäts-
lösungen
Modell-
ierung
Analyse
Anwend-
ung
Beratung
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10
Problemstellung
11
Förderung
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Steigende Attraktivität
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Wo zuerst und
sinnvoll
investieren?
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Datenverfügbarkeit
auf großer
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 Notwendig: Evidenzbasis auf lokaler Maßstabsebene (= hier
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 Geographische Informationssysteme (GIS) ermöglichen …
 Verschiedene Sichten auf Mobilität bzw. den Straßenraum in
Beziehung setzen » holistische Ansätze
 (Zeit-) räumliche Modelle und Analysen
 Aussagen unter anderem zu …
 Qualität des Straßenraums in Hinblick auf Radverkehrssicherheit
 Effekte geplanter Maßnahmen
 Objektive und subjektiv wahrgenommene Gefahrenstellen
GIS für Evidenz-basierte Entscheidungen
12
Räumliche Modelle & Analysen
13
Modelle bilden (abstrakt
und generalisiert) ab
Analysen beschreiben
Ereignisse in ihrem Kontext
Straßenraumbewertung
14
 Status-quo Analyse
 Identifikation Schwachpunkte
 (potentielle) Korridore
 Planung & Infrastrukturmaßnahmen
 Prioritätensetzung
 Simulation
 Budgetplanung
 Information & Kommunikation
 Routing
 Partizipation
Straßenraumbewertung - Sicherheit
15
 Rückschluss von Unfallhäufungspunkten auf Qualität des
Straßenraums in Bezug auf Sicherheit nur bedingt zulässig
 Unfallereignisse sind u.a.
 Funktion des Verkehrsaufkommens (» Grundgesamtheit notwendig)
 abhängig von externen, nicht kontrollierbaren Faktoren
Unfallhäufungspunkte
16
NutzerInnen Feedback
17
* https://www.nngroup.com/articles/
participation-inequality/
 Räumliche und sozio-demographische Fehlerquellen
(Participation inequality)
 Gebiete werden ungleich abgedeckt » geographische Unter-
/Überrepräsentation
 Ungleiche sozio-demographische Beteiligung (90-9-1 Regel)
 0,003% (=1.000 Personen) der
Nutzer generieren 2/3 der Wikipedia
Edits (Nielsen 2006*)
 Semantik: Rückmeldung » Rückschluss
auf Situation
 Personen- (daher Kosten-) intensiv
 Vergleichbarkeit und Reproduzierbarkeit
 Beispiel FHWA Safety Audit:
https://safety.fhwa.dot.gov/ped_bike/tools_solve/fhwasa120
18/#masterlist
 Interpretationsspielraum bei Kategorien und Werte
Expertenaudits
18
Straßenraumbewertung - Sicherheit
19
Bewertungsmodell
20
Indikatoren-basiertes Bewertungsmodell
LOIDL & ZAGEL 2014. Assessing bicycle safety in multiple networks with different
data models. In: VOGLER, R., CAR, A., STROBL, J. & GRIESEBNER, G. (Hrsg.) GI-
Forum. Salzburg: Wichmann.
Bewertungsmodell
21
WENDEL 2015. Interactive Network Assessment Tool using ArcGIS API for JavaScript. GI_Forum ‒
Journal for Geographic Information Science, 2015, 136-146.
 Nachteile
 Modellhafter Charakter (Abstraktion, Generalisierung)
 Vorteile
 Flächendeckend
 Geographisch und funktional/inhaltlich erweiterbar
 Nachvollziehbare, wiederholbare Ergebnisse (Übertragbarkeit)
 Adaptierbar (z.B. städtisch vs. ländlich)
 Anwendung
 Status-quo Analyse (z.B. Lücken im Netz, Erreichbarkeit)
 Simulation von Maßnahmen (Effekte auf Netzwerkqualität)
 Routing
Bewertungsmodell
22
Status-quo Analysen
23
Status-quo Analysen
24
≤ 0,2 ≤ 0,3 ≤ 0,4 ≤ 0,5 ≤ 0,6 ≤ 0,7 ≤ 0,8 ≤ 0,9 ≤ 1,0
Sehr gut geeignet Nicht geeignetFür den Alltagsradverkehr
Status-quo Analysen
25
Simulation von Maßnahmen
26
Routing
27
www.radlkarte.info
 Räumliche Muster und zeitliche Variabilitäten
Wo? Wann? Unter welchen Umständen?
 Aggregierte Statistiken für lokale Aussagen unbrauchbar
 Unfälle sind räumlich und zeitlich nicht gleichverteilt
 Unfälle sind (vergleichsweise) seltene Ereignisse
 Raum-zeitliche Analyse von Unfalldaten auf Basis von
Einzelunfällen
 Zu beachten: offizielle Daten (Statistik Austria) sind nicht repräsentativ
 Nur polizeilich erhobene Unfälle
 Unfälle mit Personen-/Sachschaden tendenziell überrepräsentiert
 Kausale Zusammenhänge sind nicht unmittelbar ableitbar
Unfallanalysen
28
 3.048 geokodierte
Fahrradunfälle
 10 Jahre Beobacht-
ungszeitraum
01.2002 – 12.2011
Fahrradunfälle
29
LOIDL et al. 2016. Spatial patterns and temporal dynamics
of urban bicycle crashes—A case study from Salzburg
(Austria). Journal of Transport Geography, 52, 38-50.
Raum-zeitliche Variabilität
30
 3.048 Unfälle an 1.865 Orten (1.379 Orte mit nur 1 Unfall)
 16 Orte mit > 10 Unfälle (6,5% aller Unfälle)
Methodisches Vorgehen
31
Erstellung räumlicher
Bezugseinheiten
Zufallsverteile Unfallorte
als Vergleichswert
Raum-zeitliche Analyse
100 Iterationen
Räumliche Verteilung
32
Saisonalität
33
Saisonalität
34
Umstände
35
Umstände (räumlich)
36
N = 101
Alkoholisierte Unfallopfer
nach Geschlecht und
Unfallgegener
 Nutzen als Hypothesengenerator und Filter für vertiefte
Untersuchungen
 Auffälligkeiten (bezogen auf diesen Datensatz):
 Unterschiedliches, räumliches Muster im Winter (Saisonalität)
 Raumzeitliche-Variationen in Wochen- und Tagesgang
 Meisten Unfälle entlang der Hauptverbindungen (Salzach-Korridor)
 Keine herausragende „Hochrisikogruppe“ (für definitive Aussagen sind
Fallzahlen zu gering)
Analyse von Häufigkeiten
37
 Unfallhäufungspunkte ≠ Aussagen zum Risiko
 Fehlen einer Grundgesamtheit (exposure variable)
Häufigkeiten - Raten
38
1
10
100
1000
10000
100000
1000000
Su Mo Tu We Th Fr Sa
Bicycle Traffic
Number of Accidents
r = 0,98
Bicycle traffic: annual counts at one
central station
Number of accidents: 10 year
aggregate per day
Häufigkeiten - Raten
39
1
10
100
1,000
10,000
100,000
1,000,000
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
Bicycle Traffic
Number of Accidents
r = 0,97
Bicycle traffic: annual counts
at one central station
Number of accidents: 10 year
aggregate per day
 Zählstellen
Grundgesamtheit
40
 Crowdsourced Daten
Grundgesamtheit
41
 Einwohner
Grundgesamtheit
42
 Für Aussagen auf lokaler Ebene braucht es
Radverkehrsmodelle
 Agent-based model for simulation of bicycle flows
Grundgesamtheit
43
WALLENTIN & LOIDL 2015. Agent-based bicycle traffic model
for Salzburg City. GI_Forum ‒ Journal for Geographic
Information Science, 2015, 558-566.
Ratenberechnung & Räumliche
Implikationen
44
Methodisches Vorgehen
45
Simulated flows from
Wallentin & Loidl (2015)
Unfallraten (Risiko)
46
LOIDL et al. 2016. Mapping Bicycle Crash Risk Patterns on the Local Scale. Safety, 2, 17.
Unfallraten (Risiko)
47
Aggregationsniveau
48
 Radverkehrssicherheit kann nur durch konkrete Maßnahmen
erhöht werden
Räumliche Information
49
 Räumliche Information
stellt dafür notwendige
Evidenzgrundlagen bzw.
Informationen zur
Verfügung
LOIDL 2016. Spatial information for safer bicycling. In: GÓMEZ et al.
(Hrsg.) Advances and new Trends in Environmental Informatics: Selected
and Extended Contributions from the 28th International Conference on
Informatics for Environmental Protection. Berlin, Heidelberg: Springer.
@gicycle_gicycle.wordpress.com
Danke für die Aufmerksamkeit!

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Räumliche Information und Radverkehrssicherheit

  • 1. Räumliche Information zur Erhöhung der Radverkehrssicherheit Dr. Martin Loidl | martin.loidl@sbg.ac.at Ringvorlesung Aktive Mobilität TU Wien, 05.04.2017
  • 2. 2 Accounting for all costs, from fuel to insurance to depreciation, the average car owner in the U.S. pays $ 12,544 a year for a car that puts in a mere 14-hour workweek. [Humes E., CityLab 2016-04-12] Durchschnittliche monatliche Ausgaben je Haushalt in Österreich: KFZ Anschaffung + laufende Kosten: € 254 Fahrrad: € 5,1 [Statistik Austria für 2014/15]
  • 3. 3 Durchschnittsgeschwindigkeit Fahrrad in der Stadt Salzburg, inklusive Wartezeiten an Kreuzungen: 17,23 km/h [Auswertung 1.738 GPS Trajektorien von BikeCitizens) 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 Nairobi Delhi London Tokyo New York Sydney Toronto Effektive Durchschnittsgeschwindigkeit in km/h TRANTER 2014. Active Travel: A Cure for the Hurry Virus. Journal of Occupational Science, 21, 65-76. Effektive Durchschnittsgeschwindigkeit im Auto = Reisezeit + Zeit um Kosten zu erarbeiten (ohne externe Kosten)
  • 4. 4 Wechsel vom Auto auf Fahrrad (oder zu Fuß gehen) mindert den BMI bei Männern um: -0,97 BMI Punkte bei Frauen um: -0,87 BMI Punkte FLINT et al. 2014. Associations between active commuting, body fat, and body mass index: population based, cross sectional study in the United Kingdom. British Medical Journal, 349. Hoher Radverkehrsanteil in den Niederlanden hat monetären Gesundheitseffekt von €18,6 Milliarden pro Jahr FISHMAN et al. 2015. Dutch Cycling: Quantifying the Health and Related Economic Benefits. American Journal of Public Health, 105.
  • 6. 6
  • 7. 7 “Cycling has to be a safe activity, and perceived as such, if bicycle trips by all populations are to increase and the public health benefits are to be realized.” Thomas & DeRobertis. 2013. The safety of urban cycle tracks: A review of the literature. Accident Analysis & Prevention, vol. 52, pp. 219-227. “Cyclists make up 8% of all who died on the road in the EU. The number of cyclist fatalities decreased by only 4% between 2010 and 2014, which is much lower than the total fatality decrease (18%).” European Commission – Fact Sheet, 31st March 2016
  • 8. 8
  • 10. 10
  • 11. Problemstellung 11 Förderung nachhaltiger, aktiver Mobilität Steigende Attraktivität des Radverkehrs Mehr RadfahrerInnen nutzen begrenzte Infrastruktur Mehr Unfälle (in absoluten Zahlen) passieren Entscheidungsträger müssen neuen Anforderungen nachkommen Wo zuerst und sinnvoll investieren? Begrenzte Datenverfügbarkeit auf großer Maßstabsebene Finanzielle Knappheit
  • 12.  Notwendig: Evidenzbasis auf lokaler Maßstabsebene (= hier werden Maßnahmen implementiert!)  Geographische Informationssysteme (GIS) ermöglichen …  Verschiedene Sichten auf Mobilität bzw. den Straßenraum in Beziehung setzen » holistische Ansätze  (Zeit-) räumliche Modelle und Analysen  Aussagen unter anderem zu …  Qualität des Straßenraums in Hinblick auf Radverkehrssicherheit  Effekte geplanter Maßnahmen  Objektive und subjektiv wahrgenommene Gefahrenstellen GIS für Evidenz-basierte Entscheidungen 12
  • 13. Räumliche Modelle & Analysen 13 Modelle bilden (abstrakt und generalisiert) ab Analysen beschreiben Ereignisse in ihrem Kontext
  • 14. Straßenraumbewertung 14  Status-quo Analyse  Identifikation Schwachpunkte  (potentielle) Korridore  Planung & Infrastrukturmaßnahmen  Prioritätensetzung  Simulation  Budgetplanung  Information & Kommunikation  Routing  Partizipation
  • 16.  Rückschluss von Unfallhäufungspunkten auf Qualität des Straßenraums in Bezug auf Sicherheit nur bedingt zulässig  Unfallereignisse sind u.a.  Funktion des Verkehrsaufkommens (» Grundgesamtheit notwendig)  abhängig von externen, nicht kontrollierbaren Faktoren Unfallhäufungspunkte 16
  • 17. NutzerInnen Feedback 17 * https://www.nngroup.com/articles/ participation-inequality/  Räumliche und sozio-demographische Fehlerquellen (Participation inequality)  Gebiete werden ungleich abgedeckt » geographische Unter- /Überrepräsentation  Ungleiche sozio-demographische Beteiligung (90-9-1 Regel)  0,003% (=1.000 Personen) der Nutzer generieren 2/3 der Wikipedia Edits (Nielsen 2006*)  Semantik: Rückmeldung » Rückschluss auf Situation
  • 18.  Personen- (daher Kosten-) intensiv  Vergleichbarkeit und Reproduzierbarkeit  Beispiel FHWA Safety Audit: https://safety.fhwa.dot.gov/ped_bike/tools_solve/fhwasa120 18/#masterlist  Interpretationsspielraum bei Kategorien und Werte Expertenaudits 18
  • 20. Bewertungsmodell 20 Indikatoren-basiertes Bewertungsmodell LOIDL & ZAGEL 2014. Assessing bicycle safety in multiple networks with different data models. In: VOGLER, R., CAR, A., STROBL, J. & GRIESEBNER, G. (Hrsg.) GI- Forum. Salzburg: Wichmann.
  • 21. Bewertungsmodell 21 WENDEL 2015. Interactive Network Assessment Tool using ArcGIS API for JavaScript. GI_Forum ‒ Journal for Geographic Information Science, 2015, 136-146.
  • 22.  Nachteile  Modellhafter Charakter (Abstraktion, Generalisierung)  Vorteile  Flächendeckend  Geographisch und funktional/inhaltlich erweiterbar  Nachvollziehbare, wiederholbare Ergebnisse (Übertragbarkeit)  Adaptierbar (z.B. städtisch vs. ländlich)  Anwendung  Status-quo Analyse (z.B. Lücken im Netz, Erreichbarkeit)  Simulation von Maßnahmen (Effekte auf Netzwerkqualität)  Routing Bewertungsmodell 22
  • 24. Status-quo Analysen 24 ≤ 0,2 ≤ 0,3 ≤ 0,4 ≤ 0,5 ≤ 0,6 ≤ 0,7 ≤ 0,8 ≤ 0,9 ≤ 1,0 Sehr gut geeignet Nicht geeignetFür den Alltagsradverkehr
  • 28.  Räumliche Muster und zeitliche Variabilitäten Wo? Wann? Unter welchen Umständen?  Aggregierte Statistiken für lokale Aussagen unbrauchbar  Unfälle sind räumlich und zeitlich nicht gleichverteilt  Unfälle sind (vergleichsweise) seltene Ereignisse  Raum-zeitliche Analyse von Unfalldaten auf Basis von Einzelunfällen  Zu beachten: offizielle Daten (Statistik Austria) sind nicht repräsentativ  Nur polizeilich erhobene Unfälle  Unfälle mit Personen-/Sachschaden tendenziell überrepräsentiert  Kausale Zusammenhänge sind nicht unmittelbar ableitbar Unfallanalysen 28
  • 29.  3.048 geokodierte Fahrradunfälle  10 Jahre Beobacht- ungszeitraum 01.2002 – 12.2011 Fahrradunfälle 29 LOIDL et al. 2016. Spatial patterns and temporal dynamics of urban bicycle crashes—A case study from Salzburg (Austria). Journal of Transport Geography, 52, 38-50.
  • 30. Raum-zeitliche Variabilität 30  3.048 Unfälle an 1.865 Orten (1.379 Orte mit nur 1 Unfall)  16 Orte mit > 10 Unfälle (6,5% aller Unfälle)
  • 31. Methodisches Vorgehen 31 Erstellung räumlicher Bezugseinheiten Zufallsverteile Unfallorte als Vergleichswert Raum-zeitliche Analyse 100 Iterationen
  • 36. Umstände (räumlich) 36 N = 101 Alkoholisierte Unfallopfer nach Geschlecht und Unfallgegener
  • 37.  Nutzen als Hypothesengenerator und Filter für vertiefte Untersuchungen  Auffälligkeiten (bezogen auf diesen Datensatz):  Unterschiedliches, räumliches Muster im Winter (Saisonalität)  Raumzeitliche-Variationen in Wochen- und Tagesgang  Meisten Unfälle entlang der Hauptverbindungen (Salzach-Korridor)  Keine herausragende „Hochrisikogruppe“ (für definitive Aussagen sind Fallzahlen zu gering) Analyse von Häufigkeiten 37
  • 38.  Unfallhäufungspunkte ≠ Aussagen zum Risiko  Fehlen einer Grundgesamtheit (exposure variable) Häufigkeiten - Raten 38 1 10 100 1000 10000 100000 1000000 Su Mo Tu We Th Fr Sa Bicycle Traffic Number of Accidents r = 0,98 Bicycle traffic: annual counts at one central station Number of accidents: 10 year aggregate per day
  • 39. Häufigkeiten - Raten 39 1 10 100 1,000 10,000 100,000 1,000,000 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 Bicycle Traffic Number of Accidents r = 0,97 Bicycle traffic: annual counts at one central station Number of accidents: 10 year aggregate per day
  • 43.  Für Aussagen auf lokaler Ebene braucht es Radverkehrsmodelle  Agent-based model for simulation of bicycle flows Grundgesamtheit 43 WALLENTIN & LOIDL 2015. Agent-based bicycle traffic model for Salzburg City. GI_Forum ‒ Journal for Geographic Information Science, 2015, 558-566.
  • 45. Methodisches Vorgehen 45 Simulated flows from Wallentin & Loidl (2015)
  • 46. Unfallraten (Risiko) 46 LOIDL et al. 2016. Mapping Bicycle Crash Risk Patterns on the Local Scale. Safety, 2, 17.
  • 49.  Radverkehrssicherheit kann nur durch konkrete Maßnahmen erhöht werden Räumliche Information 49  Räumliche Information stellt dafür notwendige Evidenzgrundlagen bzw. Informationen zur Verfügung LOIDL 2016. Spatial information for safer bicycling. In: GÓMEZ et al. (Hrsg.) Advances and new Trends in Environmental Informatics: Selected and Extended Contributions from the 28th International Conference on Informatics for Environmental Protection. Berlin, Heidelberg: Springer. @gicycle_gicycle.wordpress.com Danke für die Aufmerksamkeit!